前置知识

RAG：检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）

RAG的原理就是：不改变模型的权重，只是给模型引入格外的信息。
它能够让基础模型实现非参数知识更新，无需训练就可以掌握新领域的知识。

LlamaIndex+InternLM API 实践

环境、模型准备

配置基础环境

在 Intern Studio 服务器上部署LlamaIndex。

https://studio.intern-ai.org.cn/

首先，打开 Intern Studio 界面，点击 创建开发机 配置开发机系统。

填写 开发机名称 后，点击 选择镜像 使用 Cuda12.2-conda 镜像，然后在资源配置中，使用 30% A100 * 1 的选项，然后立即创建开发机器。

等待创建完成后进入开发机。
创建新的conda环境，命名为 llamaindex，在命令行模式下运行：

conda create -n llamaindex python=3.10

复制完成后，在本地查看环境。

conda env list

运行 conda 命令，激活 llamaindex 然后安装相关基础依赖 python 虚拟环境:

conda activate llamaindex

安装python依赖包

pip install einops==0.7.0 protobuf==5.26.1

环境激活后，命令行左边会显示当前（也就是 llamaindex ）的环境名称

安装Llamaindex

安装 Llamaindex和相关的包

conda activate llamaindex
pip install llama-index==0.11.20
pip install llama-index-llms-replicate==0.3.0
pip install llama-index-llms-openai-like==0.2.0
pip install llama-index-embeddings-huggingface==0.3.1
pip install llama-index-embeddings-instructor==0.2.1
pip install torch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

下载 Sentence Transformer 模型

源词向量模型 Sentence Transformer:（我们也可以选用别的开源词向量模型来进行 Embedding，目前选用这个模型是相对轻量、支持中文且效果较好的，同学们可以自由尝试别的开源词向量模型） 运行以下指令，新建一个python文件

cd ~
mkdir llamaindex_demo
mkdir model
cd ~/llamaindex_demo
touch download_hf.py

打开download_hf.py 贴入以下代码（可以直接使用vscode编辑器直接添加内容）

然后，在 /root/llamaindex_demo 目录下执行该脚本即可自动开始下载：

cd /root/llamaindex_demo
conda activate llamaindex
python download_hf.py

下载 NLTK 相关资源

我们在使用开源词向量模型构建开源词向量的时候，需要用到第三方库 nltk 的一些资源。正常情况下，其会自动从互联网上下载，但可能由于网络原因会导致下载中断，此处我们可以从国内仓库镜像地址下载相关资源，保存到服务器上。 我们用以下命令下载 nltk 资源并解压到服务器上：

cd /root
git clone https://gitee.com/yzy0612/nltk_data.git  --branch gh-pages
cd nltk_data
mv packages/*  ./
cd tokenizers
unzip punkt.zip
cd ../taggers
unzip averaged_perceptron_tagger.zip

之后使用时服务器即会自动使用已有资源，无需再次下载

是否使用 LlamaIndex 前后对比

不使用 LlamaIndex RAG（仅API）

浦语官网和硅基流动都提供了InternLM的类OpenAI接口格式的免费的 API，可以访问以下两个了解两个 API 的使用方法和 Key。

浦语官方 API：https://internlm.intern-ai.org.cn/api/document
硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/models?mfs=internlm

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch test_internlm.py

打开test_internlm.py 贴入以下代码

from openai import OpenAI

base_url = "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
api_key = "sk-请填写准确的 token！"
model="internlm2.5-latest"

# base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
# api_key = "sk-请填写准确的 token！"
# model="internlm/internlm2_5-7b-chat"

client = OpenAI(
    api_key=api_key , 
    base_url=base_url,
)

chat_rsp = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": "xtuner是什么？"}],
)

for choice in chat_rsp.choices:
    print(choice.message.content)

之后运行

conda activate llamaindex
cd ~/llamaindex_demo/
python test_internlm.py

结果为：

回答的效果并不好，并不是我们想要的xtuner。

使用 API+LlamaIndex

conda activate llamaindex

运行以下命令，获取知识库

cd ~/llamaindex_demo
mkdir data
cd data
git clone https://github.com/InternLM/xtuner.git
mv xtuner/README_zh-CN.md ./

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch llamaindex_RAG.py

打开llamaindex_RAG.py贴入以下代码

import os 
os.environ['NLTK_DATA'] = '/root/nltk_data'

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.settings import Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.legacy.callbacks import CallbackManager
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike


# Create an instance of CallbackManager
callback_manager = CallbackManager()

api_base_url =  "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
model = "internlm2.5-latest"
api_key = "请填写 API Key"

# api_base_url =  "https://api.siliconflow.cn/v1"
# model = "internlm/internlm2_5-7b-chat"
# api_key = "请填写 API Key"



llm =OpenAILike(model=model, api_base=api_base_url, api_key=api_key, is_chat_model=True,callback_manager=callback_manager)


#初始化一个HuggingFaceEmbedding对象，用于将文本转换为向量表示
embed_model = HuggingFaceEmbedding(
#指定了一个预训练的sentence-transformer模型的路径
    model_name="/root/model/sentence-transformer"
)
#将创建的嵌入模型赋值给全局设置的embed_model属性，
#这样在后续的索引构建过程中就会使用这个模型。
Settings.embed_model = embed_model

#初始化llm
Settings.llm = llm

#从指定目录读取所有文档，并加载数据到内存中
documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
#创建一个VectorStoreIndex，并使用之前加载的文档来构建索引。
# 此索引将文档转换为向量，并存储这些向量以便于快速检索。
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 创建一个查询引擎，这个引擎可以接收查询并返回相关文档的响应。
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("xtuner是什么?")

print(response)

之后运行

conda activate llamaindex
cd ~/llamaindex_demo/
python llamaindex_RAG.py

结果为：

借助RAG技术后，就能获得我们想要的答案了。

LlamaIndex web

运行之前首先安装依赖

pip install streamlit==1.39.0

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch app.py

打开app.py贴入以下代码

import streamlit as st
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.legacy.callbacks import CallbackManager
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike

# Create an instance of CallbackManager
callback_manager = CallbackManager()

api_base_url =  "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
model = "internlm2.5-latest"
api_key = "请填写 API Key"

# api_base_url =  "https://api.siliconflow.cn/v1"
# model = "internlm/internlm2_5-7b-chat"
# api_key = "请填写 API Key"

llm =OpenAILike(model=model, api_base=api_base_url, api_key=api_key, is_chat_model=True,callback_manager=callback_manager)



st.set_page_config(page_title="llama_index_demo", page_icon="🦜🔗")
st.title("llama_index_demo")

# 初始化模型
@st.cache_resource
def init_models():
    embed_model = HuggingFaceEmbedding(
        model_name="/root/model/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
    )
    Settings.embed_model = embed_model

    #用初始化llm
    Settings.llm = llm

    documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
    index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
    query_engine = index.as_query_engine()

    return query_engine

# 检查是否需要初始化模型
if 'query_engine' not in st.session_state:
    st.session_state['query_engine'] = init_models()

def greet2(question):
    response = st.session_state['query_engine'].query(question)
    return response


# Store LLM generated responses
if "messages" not in st.session_state.keys():
    st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]    

    # Display or clear chat messages
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.write(message["content"])

def clear_chat_history():
    st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]

st.sidebar.button('Clear Chat History', on_click=clear_chat_history)

# Function for generating LLaMA2 response
def generate_llama_index_response(prompt_input):
    return greet2(prompt_input)

# User-provided prompt
if prompt := st.chat_input():
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    with st.chat_message("user"):
        st.write(prompt)

# Gegenerate_llama_index_response last message is not from assistant
if st.session_state.messages[-1]["role"] != "assistant":
    with st.chat_message("assistant"):
        with st.spinner("Thinking..."):
            response = generate_llama_index_response(prompt)
            placeholder = st.empty()
            placeholder.markdown(response)
    message = {"role": "assistant", "content": response}
    st.session_state.messages.append(message)

之后运行

streamlit run app.py

然后在命令行点击，红框里的url。

就可以尝试问问题了，由于使用的是开发机，所以都是内网环境，无法直接访问，所以如果想要搭建使用的话，可以使用自己的电脑或者服务器直接进行搭建部署。